殷騰云 上海大學

現(xiàn)存在較多關于風險溢出的研究，其研究的測度方法主要可以分為三類：

第一類是基于VAR模型、格蘭杰因果檢驗和脈沖相應圖。如：張良貴等（2011）[1]、王茵田和文志瑛（2010）[2]，聞岳春（2015）[3]，等等。這一類方法只能檢驗是否存在風險溢出效應，卻無法刻畫風險溢出的非線性、動態(tài)性以及非對稱性的特征，同時也無法量化風險溢出之間的強度，故而近些年逐漸被淘汰和淡化。第二類是基于條件風險價值CoVaR、邊際預期損失MES等系統(tǒng)性風險模型及其拓展模型。如：陳建青等（2015）[4]、嚴偉祥等（2017）[5]、郭文偉和王禮昱（2019）[6]，等等。CoVaR模型是基于VAR模型的基礎上進行改進和創(chuàng)新，使其更加敏感尾部風險，更加貼切風險之間的傳染性這一特點。同時，該模型也彌補了VAR模型也無法量化風險溢出強度的缺陷。第三類是基于Diebold和Yilmaz所提出來的DY溢出指數(shù)模型。如：黃昌利等（2021）[7]，等等。

綜上所述，本文將使用風險指標CoVaR替代傳統(tǒng)的以指數(shù)計算的波動率來研究風險，將創(chuàng)新性地選用MSVAR-DYCoVaR模型，對上述的3大類主要測度方法進行取長補短。首先，VAR模型只能檢驗是否存在風險溢出效應關系，卻不能兼顧共動、時變、非線性的特點，所以本文選用MSVAR模型進行補充，其次，為了更好地量化風險溢出之間的強度和方向，本文又加入了DY溢出指數(shù)進行彌補。

一、模型介紹

（一）系統(tǒng)性風險測度指標CoVaR、MES

Adian and Brunnermeier（2016）在VAR方法的基礎上給出了CoVaR（條件風險價值）的最新定義，用于量化某行業(yè)在已經(jīng)出現(xiàn)風險的條件下，該行業(yè)對整個市場的風險溢出的貢獻程度。其具體的計算公式如式（1）∶

本文將基于期望損失ES，運用Acharya等提出的邊際期望損失MES用以度量市場陷入系統(tǒng)性危機時，單個行業(yè)對整個金融市場整體風險的邊際貢獻程度。具體計算公式如式（2）：

其中，#days表示市場表現(xiàn)低于α分位所對應的總時間，α取5%。

（二）馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型

MSVAR模型全名馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換向量自回歸模型，是由MS模型（馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型）和VAR模型（向量自回歸模型）組合而成，是用來研究非線性條件下金融時間數(shù)列數(shù)據(jù)在不同時期不同狀態(tài)之下的性質(zhì)與特征。其模型如式（3）所示：

二、實證分析

（一）數(shù)據(jù)說明

本文選取10支中證全指行業(yè)指數(shù)和11支恒生行業(yè)指數(shù)作為研究對象（表1），使用其日度收益率和代表市場指數(shù)的恒生指數(shù)和滬深300指數(shù)的日度收益率來測算這21個行業(yè)間的風險指標，數(shù)據(jù)來源于萬得數(shù)據(jù)庫。研究樣本區(qū)間為2005年01月05日到2021年12月02日，共17年。剔除掉法定節(jié)假日以及各行業(yè)股指中交易日不匹配的觀測樣本，共獲得3988組交易數(shù)據(jù)。

表1 21個行業(yè)信息表

（二）分區(qū)制視角下實證分析

為了研究滬港通開通前后的樣本區(qū)間，將以2014年11月14號即滬港通開通的時間作為分割點。

（1）開通前和開通后對比[基于動蕩時期（高系統(tǒng)性風險區(qū)制）]

首先，就整體而言，通過圖1和圖2，我們發(fā)現(xiàn)滬港通開通后兩個市場各行業(yè)的節(jié)點都混合在了一起，線條更加緊密，這表明滬港通的開通促進了兩地市場的一體化，同時也加強了香港和內(nèi)地市場之間的風險傳遞。如圖2箭頭方向所示，開通后的兩市場各行業(yè)之間風險溢出關系出現(xiàn)了顯著的增強，呈現(xiàn)出內(nèi)地市場對香港市場各行業(yè)的風險溢出要強于香港市場對內(nèi)地市場的風險溢出，方向是由內(nèi)地向香港傳遞。

圖1 開通前、動蕩時期各行業(yè)風險溢出網(wǎng)絡圖

其次，就單個市場而言，工業(yè)、可選消費和原材料行業(yè)是內(nèi)地市場凈風險溢出最大的；工業(yè)、非必需品消費行業(yè)是香港市場凈風險溢出最大的。在滬港通開通前，內(nèi)地市場大致是通過香港市場的醫(yī)療行業(yè)將風險傳遞過去；而在滬港通開通后，這種溢出范圍會有所擴大，除了醫(yī)療行業(yè)，還有香港市場的必需消費和原材料行業(yè)。

最后，如圖2所示，風險往往會通過相同或者相近行業(yè)由一個市場傳遞到另外一個市場。比如原材料行業(yè)、主要消費行業(yè)和醫(yī)療行業(yè)，傳遞方向是內(nèi)地市場到香港市場。

圖2 開通后、動蕩時期各行業(yè)風險溢出網(wǎng)絡圖

（2）動蕩時期和平穩(wěn)時期的對比（基于滬港通開通后樣本區(qū)間）

首先，就整體而言，通過對比圖3和圖4發(fā)現(xiàn)，相較于滬港通開通后的平穩(wěn)時期，在動蕩時期視角下的整體風險溢出強度有了明顯的增強，無論是兩個市場之間的，還是單個市場內(nèi)部各行業(yè)之間的，都出現(xiàn)了較為明顯的增強，且這種風險溢出范圍更廣，形成兩地市場全行業(yè)間不斷擴散，造成金融危機。此外，在單個市場中，工業(yè)、可選消費和原材料行業(yè)是內(nèi)地市場凈風險溢出最大的；工業(yè)、非必需品消費行業(yè)是香港市場凈風險溢出最大的；必要消費行業(yè)在平穩(wěn)時期從凈風險溢出行業(yè)轉(zhuǎn)成了凈溢入者行業(yè)。

圖3 開通后、動蕩時期各行業(yè)風險溢出網(wǎng)絡圖

圖4 開通后、平穩(wěn)時期各行業(yè)風險溢出網(wǎng)絡圖

（三）穩(wěn)健性檢驗

為了確保結(jié)論的可靠性，本文將以全樣本區(qū)間替代滬港通開通前后樣本區(qū)間，以風險測度指標MES值替代CoVaR值，基于行業(yè)風險溢出矩陣表，繪制了風險溢出網(wǎng)絡圖。

首先，就整體而言，從圖中箭頭方向可以看出，內(nèi)地市場對香港市場各行業(yè)的風險溢出要高于香港市場對內(nèi)地市場的風險溢出，傳遞方向大致是內(nèi)地市場通過香港市場的醫(yī)療行業(yè)將風險傳遞過去。

圖5 動蕩時期各行業(yè)風險溢出網(wǎng)絡圖（基于MES測度指標）

圖6 動蕩時期各行業(yè)風險溢出網(wǎng)絡圖（基于CoVaR測度指標）

其次，無論MES值還是CoVaR值的結(jié)果，工業(yè)、可選消費和原材料行業(yè)依舊是內(nèi)地市場凈風險溢出最大的；工業(yè)、非必需品消費行業(yè)和地產(chǎn)行業(yè)依舊是香港市場凈風險溢出最大的。

最后，需要重點關注兩個市場的原材料行業(yè)，因為風險往往會通過相同或者相近行業(yè)由一個市場傳遞到另外一個市場。

三、結(jié)論

首先，就整體而言，無論是動蕩時期（高系統(tǒng)性風險區(qū)制）還是平穩(wěn)時期（低系統(tǒng)性風險區(qū)制），內(nèi)地市場對香港市場各行業(yè)的風險溢出要高于香港市場對內(nèi)地市場的風險溢出，這種溢出關系在滬港通開通后有明顯的增強，呈現(xiàn)出由內(nèi)地向香港傳遞的方向。此外，滬港通的開通確實促進了內(nèi)地和香港市場的一體化進程。

其次，就單個市場而言，在內(nèi)地市場中可選消費行業(yè)、工業(yè)行業(yè)以及原材料行業(yè)是凈風險溢出最大的；在香港市場中工業(yè)、非必需品消費行業(yè)是凈風險溢出最大的。然后，香港市場的醫(yī)療行業(yè)是兩市場之間的重要連接紐帶，接收著來自內(nèi)地市場最多的風險溢出。在滬港通開通前，內(nèi)地市場大致是通過香港市場的醫(yī)療行業(yè)將風險傳遞過去；而在滬港通開通后，這種溢出范圍會有所擴大，除了醫(yī)療行業(yè)，還可能通過香港市場的原材料和必需消費行業(yè)將風險傳遞到香港。

最后，風險往往會通過相同或者相近行業(yè)由一個市場傳遞到另外一個市場，需要關注兩市場的原材料行業(yè)，方向是內(nèi)地市場原材料行業(yè)對香港市場材料行業(yè)溢出風險。